[发明专利]一种基于深度视觉的移动扫地机器人SLAM装置及算法

权利要求书

1.一种基于深度视觉的扫地机器人SLAM装置，其特征在于，包括：

RGB-D传感器，用于采集环境中具有RGB色彩图像和Depth深度信息的RGB-D信息；

旋转机构，用于360度移动RGB-D传感器。

2.根据权利要求1所述的一种基于深度视觉的扫地机器人SLAM装置，其特征在于，所述RGB-D传感器包括：

激光测距仪和Kinect摄像头或MESA相机的至少一种，用于采集环境RGB色彩图像和Depth深度信息。

3.根据权利要求1所述的一种基于深度视觉的扫地机器人SLAM装置，其特征在于，所述RGB-D传感器和旋转机构安装于移动装置(2)上，用于在环境中移动扫地机器人SLAM装置，不断建立环境的三维地图。

4.根据权利要求1所述的一种基于深度视觉的扫地机器人SLAM装置，其特征在于，所述扫地机器人SLAM装置上安装设置IMU惯性测量装置以及电子编码器，用于结合扫地机器人运动加速度，确定扫地机器人的位置。

5.一种基于深度视觉的扫地机器人SLAM算法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：固定扫地机器人，使RGB-D传感器具有一定摆动姿态，进一步获取当前环境的多帧RGB-D信息；

S2：基于步骤S1中的每帧RGB-D信息，通过ORB算法进行特征检测和描述，提取SURF特征点；

S3：对步骤S2中的每帧RGB-D信息进行异值剔除；

S4：对步骤S3中的多帧RGB-D信息，通过ICP算法整合；

S5：移动扫地机器人，使得扫地机器人具有一定的运动轨迹，重复步骤S1-S4，以达到RGB-D传感器的视觉覆盖整个环境目标区域；

S6：针对步骤S5的运动轨迹，通过所述步骤S2中的SURF特征点，进行闭环检测和轨迹图优化；

S7：建立环境的三维图像。

6.根据权利要求4所述的一种基于深度视觉的扫地机器人SLAM算法，其特征在于，所述步骤S2中ORB算法，对所述步骤S1中的RGB-D信息构建尺度空间金字塔。

7.根据权利要求4所述的一种基于深度视觉的扫地机器人SLAM算法，其特征在于，所述步骤S3中的异值剔除，是对所述步骤S2中的每帧环境RGB-D信息通过RANSAC算法进行异值剔除。

8.根据权利要求4所述的一种基于深度视觉的扫地机器人SLAM算法，其特征在于，所述步骤S4中ICP算法整合的方法为：

T1：获得步骤S3中的每帧RGB-D信息，并获得每帧RGB-D信息的点云集；

T2：初始化步骤S1中RGB-D传感器摆动姿态的旋转变换R和平移变换t；

T3：最小化旋转变换R和平移变换t的均方误差，求解得到旋转变换R和平移变换t的最优解；

T4：根据旋转变换R和平移变换t的最优解，拼接所述步骤T1中的每帧RGB-D信息点云集，从而建立当前扫地机器人所在环境的三维地图。

9.根据权利要求4所述的一种基于深度视觉的扫地机器人SLAM算法，其特征在于，步骤S5中闭环检测和轨迹图优化，采用g2o优化库，对扫地机器人的运动轨迹进行估计和优化。

10.根据权利要求7所述一种基于深度视觉的扫地机器人SLAM算法，其特征在于，所述步骤S7中建立环境的三维图像，是通过Octomap算法表示并存储三维地图，用于扫地机器人的导航。